对于每一个Task、每一层参数，AdaShare通过一个Policy Network，结合Gumbel Softmax，学习一个当前Task当前...
Presented a novel multi-task neural network for extracting speaker embeddings of multiple simultaneous speakers using DOA estimation as an auxiliary task. The NN learns to estimate a spatial spectrum score and a speaker embedding for each direction. The spatial spectrum is used as weighting parameters...
由于人们对图像的审美偏好远未被理解,因此图像美学评价是一项具有挑战性的人工智能任务。虽然这项任务背后的因素范围几乎是无限的,但是一些美学属性会影响这些偏好。本文提出一种考虑这些属性的多任务卷积神经网络。所提神经网络联合学习图像的属性以及整体美学得分。本文多任务学习框架允许通过使用共享表示进行有效泛化。本文...
学习文本的自然语言理解任务通常可以利用多任务学习和预训练两种途径解决,因此二者的结合可以增强文本理解能力,提出MT-DNN; 基于深度学习的多任务学习的优势:(1)Task-specific的标注数据有限,可以借助其他相似的任务的数据实现数据增强、(2)多任务可以作为一种正则化来提升泛化能力; 不同于BERT、GPT等模型,MT-DNN可以...
multi-task learning language model pre-training 在这篇论文中, 作者提出结合两种方法的网络–Multi-Task Deep Neural Network(MT-DNN). 1. Multi-Task learning multi-task learning优点: 监督学习往往需要大量的标注样本, 但有时候标注数据并不容易取得. MTL可以利用相关的多个任务的标注数据来训练. MTL获益...
译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI。为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升。尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,...
To provide a method and a circuit for implementing multi-task recurrent neural networks that improve time-series prediction efficiency in microprocessors.SOLUTION: A method for a recurrent neural network includes: maintaining data specifying a separate internal area for each of a plurality of memory ...
In this paper, we present a Multi-Task Deep Neural Network (MT-DNN) for learning representations across multiple natural language understanding (NLU) tasks. MT-DNN not only leverages large amounts of cross-task data, but also benefits from a regularization effect that leads to...
译自:http://sebastianruder.com/multi-task/ 1. 前言 在机器学习中,我们通常关心优化某一特定指标,不管这个指标是一个标准值,还是企业KPI。为了达到这个目标,我们训练单一模型或多个模型集合来完成指定得任务。然后,我们通过精细调参,来改进模型直至性能不再提升。尽管这样做可以针对一个任务得到一个可接受得性能,...
概括来讲,一旦发现正在优化多于一个的目标函数,你就可以通过多任务学习来有效求解(Generally, as soon as you find yourself optimizing more than one loss function, you are effectively doing multi-task learning (in contrast to single-task learning))。在那种场景中,这样做有利于想清楚我们真正要做的是什么...